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旅行商路径优化问题是经典的网络分析问题之一。由于旅行商问题具有NP Hard特性,主要通过智能优化方法或启发式算法来获得近似最优解。然而,单一智能优化方法存在运算量过大、参数选择苛刻,对初值依赖性强等缺陷,很难快速实现全局优化。结合多种优化机制和邻域搜索结构设计混合启发式算法可在一定程度上解决这一问题。本文结合遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索的记忆功能,设计实现了一种基于分散集中策略的禁忌遗传算法,即采用遗传变异算子作为分散策略构造邻域,开辟新的搜索空间,有效提升获得全局最优解的概率;将禁忌搜索作为集中策略进行局部寻优,避免迂回探测,充分体现禁忌搜索较强的“爬山”能力,并通过实际交通网络和不同规模的节点集合,从求解精度、稳定性和效率三个方面对算法进行了评价。结果表明,本文提出的交通网络旅行商路径优化的禁忌遗传算法平均求解精度比禁忌搜索算法提高了9%,略优于ArcGIS;当与ArcGIS求解的TSP路径长度差异在1%以内时,禁忌搜索算法已经难以获得对应精度的TSP路径,而禁忌遗传算法效率比遗传算法提高了50%。且禁忌遗传算法具有很好的并行化潜力。 相似文献
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《测绘科学》2020,(1):163-170
针对目前求解学区划分问题算法搜索过程缺乏记忆,搜索效率不高,容易陷入局部最优而收敛慢等问题,该文提出一种多启动(M)框架下,迭代禁忌搜索(ITS)算法与模拟退火(SA)算法混合的M-ITS-SA算法。该算法包括构造初始解、禁忌搜索、SA算法优化与求解等。运用K-Medoids模型对学校分组后,采用M-ITS-SA算法对学区进行划分与优化,并从多个分区方案中求解最优分区方案。学区划分实验结果表明:该文提出的M-ITS-SA算法能够保证分区的空间连续性,适用于单校和多校划片,并在入学总距离上与混合元启发算法(M-ILS-SPP)保持相当的同时,大大降低了超额招生人数和总用时,具有良好的寻优能力和收敛性,优于M-ILS-SPP算法。 相似文献
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由于存在多约束和多个优化目标,物流配送决策非常困难。针对城市多仓库物流配送问题,提出基于网络Voronoi图的空间启发式优化方法。从空间角度,将多仓库物流配送优化分解为区域分割和路径优化两个空间子问题。基于网络Voronoi覆盖进行服务区域初始划分,顾及仓库容量差异,进行区域边界修正,并创建初始解。路径优化将局部搜索范围限定在网络K近邻内,只搜索最有可能的空间邻域,迭代改进解的质量。该算法最小化路径数量和路径长度。利用深圳市的大规模多仓库物流配送问题测试算法性能。试验结果表明：本文方法能够在15min内求解6400个客户点的大规模物流配送问题,解的质量优于ArcGIS约10.8%,计算时间约为其21.2%。 相似文献
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概括了空间关联规则挖掘的发展现状,引入空间共生域的概念,给出了相关论证,设计了详细的算法步骤.利用该方法可以分割地理连续体、实现数据的离散化处理,由此构造的空间数据库可以应用传统的Apriori算法.同时,针对共生域的异质性问题,给出了障碍距离的模糊隶属度公式.最后,结合应用实际进行挖掘,结果表明该方法适合于发现具有因果关系的空间实体之间的关联性知识. 相似文献
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针对障碍环境中路径规划存在的运算效率低、最短路径遗失问题,根据凸包边界在构建空间网络模型过程中具有快速高效的特点,结合路径与障碍物的相对位置关系,提出了一种基于双侧凸包扩张模型的路径快速规划算法。该算法在对凸包边界算法进行改进的基础上,提取左右侧关联障碍物的凸包边界作为网络模型,利用最短路径算法搜寻目标路径,并在ArcGIS Engine环境对密集不规则障碍物进行了仿真实验。实验结果表明,与凸包边界算法和航路二叉树算法相比,所提出的算法具有构建空间网络模型效率高、实际最短路径不丢失等优点。 相似文献
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针对GIS空间分析需要经常解决的路径优化问题,本文研究了一种新型的群体智能空间路径优化算法,即海鸥优化算法（SOA）。通过重新定义海鸥位置的表示方式和更新策略,将海鸥优化算法从连续域转换到离散域,建立离散海鸥优化算法（DSOA）,同时引入随机异变因子,使海鸥有能力跳出局部最优值。为了验证DSOA的可靠性,通过定义适应度函数和可行解空间,实现利用离散海鸥优化算法求解经典的旅行商最短路径问题。试验结果表明,DSOA在解决最优路径问题上具有良好的稳健性,在空间分析方面具有较强应用潜力。 相似文献
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GIS网络分析中最短路径的实现 总被引：9，自引：1，他引：8
本文提出了一种基于矢量角度的最短路径搜索算法,设计出一种类似于面向对象的数据存储结构来存储网络图中的节点及弧段对象,在最短路径的搜索上引入矢量夹角标量值作为搜索因子,充分利用了网络图中各点元素和线元素间的拓扑关系,提高了搜索的趋势性,同时还考虑了各弧段的长度值(或权值),较好的将网络图中对象的空间信息和属性信息相结合。 相似文献
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Identifying a route that avoids obstacles in continuous space is important for infrastructure alignment, robotic travel, and virtual object path planning, among others, because movement through space is not restricted to a predefined road or other network. Vector and raster GIS (geographic information system) solution approaches have been developed to find good/efficient routes. On the vector side, recent solution approaches exploit spatial knowledge and utilize GIS functionality, offering significant computational advantages in finding an optimal solution to this path routing problem. Raster‐based shortest path techniques are widely applied in route planning for wayfinding, corridor alignment, robotics and video gaming to derive an obstacle avoiding path, but represent an approximation approach for solving this problem. This research compares vector and raster approaches for identifying obstacle‐avoiding shortest paths/routes. Empirical assessment is carried out for a number of planning applications, highlighting representational issues, computational requirements and resulting path efficiency. 相似文献
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In map generalization, displacement is the most frequently used operator to reduce the proximity conflicts caused by reducing scales or other generalization operations. Building displacement can be formalized as a combinatorial optimization problem, and a heuristic or intelligent search algorithm can be borrowed to obtain the solution. In this way, we can explicitly resolve minimum distance conflicts and control positional accuracy during the displacement. However, maintaining spatial relations and patterns of buildings can be challenging. To address spatial conflicts as well as preserve the significant spatial relations and patterns of buildings, we propose a new spatial contextual displacement algorithm based on an immune genetic algorithm. To preserve important spatial relations and global patterns of map objects and avoid topology errors, displacement safety zones are constructed by overlapping the Voronoi tessellation and buffer areas of the buildings. Additionally, a strategy to shift the buildings in a building group synchronously is used to maintain local building patterns. To demonstrate the effectiveness of our algorithm, two data sets with different building densities were tested. The results indicate that the new algorithm has obvious advantages in preventing topology errors and preserving spatial relations and patterns. 相似文献